package com.fang.algorithm.leecode;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;

/**
 * @author fanglingxiao
 * @version 1.0
 * @description LRU缓存
 * 请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value)如果关键字key 已经存在，则变更其数据值value ；如果不存在，则向缓存中插入该组key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 * <p>
 * 示例：
 * <p>
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * <p>
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 * @date 2022/5/24 2:50 下午
 **/
public class L146_LRU {
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache cache = new LRUCache(2);
        cache.put(2,1);
        cache.put(2,2);
        System.out.println(cache.get(2));
        cache.put(1,1);
        cache.put(4,1);
        System.out.println(cache.get(2));
    }
}

class LRUCache {
    private final Map<Integer, LRULinkedNode> cache = new HashMap<>();
    private int size;
    private final int capacity;
    private final LRULinkedNode head;
    private final LRULinkedNode tail;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.size = 0;
        this.head = new LRULinkedNode();
        this.tail = new LRULinkedNode();
        head.next = tail;
        tail.prev = head;
    }

    public int get(int key) {
        LRULinkedNode ans = cache.get(key);
        if (Objects.isNull(ans)) {
            return -1;
        }
        moveToHead(ans);
        return ans.val;
    }

    public void put(int key, int value) {
        LRULinkedNode ans = cache.get(key);
        if (Objects.nonNull(ans)) {
            ans.val = value;
            moveToHead(ans);
            return;
        }
        ans = new LRULinkedNode(key, value);
        cache.put(key, ans);
        addToHead(ans);
        ++size;
        if (size <= capacity) {
            return;
        }
        LRULinkedNode tailNode = removeTail();
        cache.remove(tailNode.key);
        --size;
    }

    private LRULinkedNode removeTail() {
        LRULinkedNode tailPrev = tail.prev;
        removeNode(tailPrev);
        return tailPrev;
    }

    private void removeNode(LRULinkedNode node) {
        node.prev.next = node.next;
        node.next.prev = node.prev;
    }

    private void addToHead(LRULinkedNode node) {
        node.prev = head;
        node.next = head.next;
        head.next.prev = node;
        head.next = node;
    }

    private void moveToHead(LRULinkedNode node) {
        removeNode(node);
        addToHead(node);
    }

    public static class LRULinkedNode {
        private int key;
        private int val;
        private LRULinkedNode prev;
        private LRULinkedNode next;

        public LRULinkedNode() {
        }

        public LRULinkedNode(int key, int val) {
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }
}